[发明专利]基于相对整体趋势扩散故障样本生成的高炉故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011029591.7 | 申请日： | 2020-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN112231971B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 谢澍家;杨春节 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/00;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于相对整体趋势扩散故障样本生成的高炉故障诊断方法，属于工业过程监测领域。本发明首先根据高炉参数的分析以及通过对不同故障训练数据的统计分析，选择不同故障各自的主特征以及辅特征；然后通过整体趋势扩散算法整体扩散技术推估故障小样本主特征的相对属性可接受范围；最后通过转化生成规则将高炉运行数据转化成故障数据，用于多分类器的训练来获得故障分类器。本发明根据对各种先验故障的具体分析将正常数据转化生成合理的高炉故障数据，从而有效的解决了因为样本量稀少及高炉运行工况多变引起的高炉小样本故障分类难题，并实现了较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相对 整体 趋势 扩散 故障 样本 生成 高炉 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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